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如何为 sklearn 的 CountVectorizer 编写自定义标记器以将所有 XML 标记以及打开和关闭标记之间的所有文本视为标记
我有这种形式的数据: <pre><code><?xml version="1.0" encoding="utf-8"?> <!DOCTYPE html PUBLIC " -
使用熊猫(python)计算数据框中的标记词
我在 Python 的数据框中创建了一个标记化数据(文本) 我只想对标记化数据进行计数,并有一个输 -
使用 count 函数计算 python 中数据帧中的标记化数据
我在 Python 的数据框中创建了一个标记化数据(文本) 我只想对标记化数据进行计数,并有一个输 -
在 BertTokenizerFast 中加载自训练的 tokenzier 失败
我训练了一个分词器, <pre><code>tokenizer = ByteLevelBPETokenizer() tokenizer.train(files=paths, vocab_size=20_000, min_fre -
带有序言错误的自然语言处理
我是使用 prolog 的新手,我正在尝试以这种方式解析和翻译文本: <pre><code>?- go. |: All boys run. s(np(det(al -
带有 BERT 标记器的 CUDA 并行 for 循环
我需要对一批 8 个 input_ids 张量进行去标记化,并对每个单句张量应用一个函数。我有一个<code>function()</ -
使用大量文件时标记数据时出错
我正在尝试从 > 3,000 个文件的列表中为每个文件创建一个数据框。当我使用少量文件时,我的代码工作 -
nltk.tokenize.TweetTokenizer 下划线处理不一致
我正在处理一些社交媒体数据,并注意到 nltk.tokenize.TweetTokenizer 处理下划线不一致。我一生都无法弄清